IBM首席执行官克里希纳近日表示，人工智能预料到2030年将为全球经济贡献16万亿美元。
吸引超百亿美元投资、登上主流媒体封面、刷爆社交媒体……ChatGPT以迅雷不及掩耳之势席卷全球多国同时，在中国也掀起前所未有的舆论热议，同时多家互联网、人工智能及产业链企业均表示将推进类ChatGPT应用和相关AI技术。
而ChatGPT热潮席卷全球的背后，也带给我们深刻的思考，人工智能作为未来产业、经济社会发展中的一项变革性技术与关键性力量，深刻影响着未来世界的竞争格局。中美人工智能生态竞争又是怎样的？
人工智能（AI）被公认为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。业界普遍将中美视为全球人工智能领域的第一梯队，两个国家各有优势、合作密切、竞争激烈。
《2021全球人工智能创新指数报告》显示，全球人工智能创新指数呈现明显的梯次分布，46个参评国家分为四大梯队；进入第一梯队的只有美国和中国，第二梯队包括韩国、英国等9个国家，第三梯队有瑞典、卢森堡等13个国家，第四梯队有印度、俄罗斯等22个国家。截至2021年9月，美国人工智能企业有4664家，中国有880家。
《日本经济新闻》与著名荷兰学术信息分析公司Elsevier的调查显示，中国关于人工智能的学术论文在质和量两方面均已超越美国，其中中国论文的数量位居榜首，2021年达4.3万篇，约为美国的两倍。以引用次数进入前10％的受关注论文篇数作为衡量质量的指标，中国相关论文数量在2021年达7401篇，比美国多约七成。
美国国务院和欧盟委员会代表1月27日签署了“基于公共利益运用人工智能技术的行政协议”。路透社认为，此前美欧双方的相关合作协议仅限于加强隐私保护等具体领域，而数量更多、种类更丰富的数据将有助于双方建立更具体的人工智能模型，从而实现更高效的应急响应等目标。美国商务部长雷蒙多毫不掩饰地表示：“如果我们真的想延缓中国的创新速度，就需要与欧洲进行合作。”这也证明，随着人工智能技术高速发展并广泛应用，中美竞争将更加激烈。
不过，《2021全球人工智能创新指数报告》显示，中国在人工智能人才方面仍落后于美国，中国的人工智能基础学科建设方面不及美国。
关于中美在人工智能领域各自的竞争优势，ChatGPT是这样评价的：
“美国在人工智能领域的优势体现在其领先的科学研究和技术开发水平，以及其丰富的资金和技术人才。美国还是全球最大的人工智能市场，其在该领域的投资和政府支持也非常强烈。”
“中国在人工智能领域的优势体现在其庞大的数据资源和技术人才，以及其快速增长的市场。中国政府在该领域的投入和支持也非常明显，并且对人工智能的重视程度高于其他国家。”
尽管在部分具体领域仍在追赶美国，但中国人工智能产业的发展速度以及独特优势有目共睹。中国人工智能的应用处于世界前沿，已深入各个行业且应用场景日益丰富，零售营销、金融、交通、医疗保健、教育、制造业、网络安全等各领域的智能化进程加速推进。
清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院智能机器人中心主任孙富春认为，中国人工智能技术和产业快速发展，是多重因素综合作用的结果。中国具有数据量庞大、人工智能应用场景丰富、需求旺盛等特点，这为人工智能技术的快速发展提供了得天独厚的优势。
北京社科院研究员王鹏表示，中国在人工智能领域的第一大优势不仅是市场本身，更重要的是这个庞大市场的数字化速度非常快。“如果仅有大型市场，但经济、社会等各方面没有进行数字化，这只是一个空谈的市场”，王鹏说，中国有着大量的政府、经济、社会运行数据，在安全可控情况下，积累成巨大的数字资产。
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林表示，人工智能发展的核心要素包括数据、算法、算力。我国在数据上的确有优势，算力正通过“东数西算”等措施逐渐赶上，但在算法方面还有欠缺。盘和林认为，我国在算法方面近几年投入正在逐渐加大，海量的程序员群体为中国算法突破提供了“工程师红利”，算法上的赶超是可以期待的。
为什么ChatGPT没有出现在中国？国内的AI应用为什么会和美国的ChatGPT拉开差距呢？原因是多方面的：
一、从技术资本层面，最大的限制来自算力、算法、数据。
算力方面，我国的数据中心多面向软件应用环境，比如游戏服务器外包，真正面向AI的算力非常少。而算力本身是非常昂贵的，模型越大，数据越多，数据训练AI所要消耗的费用就越多，一次集中算力训练需要几百万美元的算力，这是国内AI公司不能负担的。
数据方面，国内数据的质量普遍不高，一方面是因为数据本身积累上的问题，比如小冰用免费AI对话来积累数据，比如GitHub这样的代码开源网站比较缺乏。另一方面是因为数据管理较为严格，部分数据文本需要审批才可以被人工智能企业使用，减慢了数据价值的释放。
算法方面，我国AI 开发者有思维惯性，过度依赖开源内容，对大模型缺乏探索创新。当然，算力、算法、数据的问题有些也是资本问题，没钱导致没办法进行大模型、大数据量的训练，但有些也是管理需要改进的地方。
二、从管理层面来看，数据要素流通需要进一步打通，除此之外，我国对AIGC的内容创作也要采取开放包容的态度。AIGC作为技术黑箱，其产出的内容往往是不可知的，在输出内容方面要允许AIGC犯错误，让AI企业敢于在技术上突破。
综上，一方面要堆钱，算力、算法、数据都要钱。另一方面要松绑，宽松的环境能够让技术的生长速度更快。但短期内比较迫切要做的事情是，如果ChatGPT 开源，当然皆大欢喜，国产势必跟上；如果ChatGPT不开源，我们是否应该引进ChatGPT。引进ChatGPT的理由有两个：一个是看ChatGPT是否在国内存在合规障碍，如果ChatGPT可行，国内企业就可以模仿；另一个是ChatGPT对代码写作和内容创作来说是一种生产力工具，能够提高内容产量。
于中国而言，在人工智能发展领域并非到了“刀枪入库，马放南山”的阶段，反而恰恰如中国的一句俗话所说：“逆水行舟，不进则退。”所以，我们在人工智能技术及产业发展上依然任重而道远，须臾松懈不得。
文章参考：
1.《美欧抱团在人工智能领域与中国赛跑》环球时报
2.《从ChatGPT 热看中美人工智能竞争》人民邮电报
3.《ChatGPT全球走红 人工智能应用竞争加剧》经济参考报
4.《中美人工智能竞争现状对比分析及启示》全球技术地图
5.《剑桥大学商学院院长谈ChatGPT：最强的人工智能来自与人类智能相结合，而非替代》第一财经网
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